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llm个性化：通过加强管家机器人的加强自我训练将LLM计划者与人类的偏好保持一致
大型语言模型（LLMS）通过利用其语言理解和文本生成功能来显示机器人应用，尤其是任务计划的重要潜力。然而，在诸如家用机器人技术之类的应用中，这些模型的个性化仍然存在着重要的差距。例如，LLM计划可能会发现执行需要个性化的任务，例如决定基于特定的家庭喜好将杯子放在厨房中的位置。我们介绍了LLM-Persyalize，这是一个新颖的框架，旨在个性化家庭机器人的LLM计划。llm-persyalize使用llm计划在多房间，部分观察的家庭环境中执行迭代计划，并利用从本地观察结果动态构建的场景图。要将LLM计划者个性化对用户偏好，我们的优化管道整合了模仿学习和加强自我训练。我们评估了LLM-个性化家政人员，这是一个具有挑战性的现实世界3D基准，用于家庭重排，表明，成功率比现有的LLM计划者增长了30％以上，这表明与人类偏好相符。
我们在这个写作数量中的领域
最后，我要祝贺并感谢所有参加在2024年11月11日至14日在德国杜塞尔多夫举行的MedıcaCompindemantFair的医疗公司。我们参加了这一重要的全球活动，并有机会代表我们的成员和行业。在pandem之前，我们参加了来自我们国家的100至110家公司的Medica Fair，今年参与了224家公司，并代表我们的国家和行业创下了记录。在2000年代初期，我们的行业能够出口1400万美元，取得了令人难以置信的成功，出口约为14亿美元。，即使有了这些统计数据，我们也看到了我们部门来自该领域的重要成功。作为部门；尽管有各种各样的内部和外部挑战，我们仍将继续工作，而不会厌倦对“共同”的理解，并为我们国家的福利和经济做出贡献。
淡马锡理工学院可接受的文凭清单...
• 3D 交互式媒体技术 • 航空电子 • 航空航天工程 • 应用人工智能 • 建筑技术与建筑服务 • 大数据与分析 • 大数据管理与治理 • 生物医学工程 • 生物医学信息学与工程 • 商业智能与分析 • 清洁能源 • 计算机工程 • 网络与数字安全 • 网络安全与数字取证 • 数字取证 • 电子 • 金融商业信息学 • 游戏与娱乐技术 • 游戏设计与开发 • 绿色建筑与可持续性 • 信息通信与网络工程 • 信息管理 • 信息技术 • 交互式媒体信息学 • 互联网与多媒体开发 • 媒体与通信技术 • 机电一体化 • 微电子学 • 移动与网络服务 • 移动与无线计算 • 电信
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发病机理和BCC进展时间的机制尚不清楚晚期。在一项研究中，ABCC患者通常分为两类：患有局部晚期肿瘤的患者由于医疗延迟，或患有侵略性和耐药性或复发性BCC的患者[19]。McCusker等。在分析100 MBCC患者的数据（BCC诊断中位数为58年）的一项研究中，BCC中位数为6。0年（平均8.0岁）[17]。Wysong等。[20]研究回顾了1981 - 2011年194个MBCC病例，发现从肿瘤出现到转移的平均时间为9年（范围：0-30年）[20]。研究还发现，诊断转移症的寿命不到一年的患者的肿瘤明显较大，而寻求医疗护理的平均延迟为10年[20]。
Mgr Agata Anna Cisek 古文明的作用......
“Pomnik – Centrum Zdrowia Dziecka” 研究所 临床生物化学系 Agata Anna Cisek，文学硕士 产甲烷古菌在儿童非特异性炎症性肠病中的作用 医学博士学位论文 指导老师：Prof.哈博士n. med. Bożena Cukrowska 联合导师：Dr hab. n. 医学. Edyta Szymańska 华沙 2024
引用本文：Brunsek R.、Schwarz I.、Kopitar D. Ve Marasovic P.，“可再生资源天然纤维的生物降解特性”，
随着对新型可再生材料的探索，人们对非纺织应用中天然纤维的兴趣日益浓厚。可生物降解和可再生纤维（如木质纤维素纤维）和生物聚合物（如 PLA）对环境安全要求特别高。对它们的生物降解性进行分析通常被视为环保纺织材料的标准衡量标准。因此，本文旨在通过土壤埋藏试验研究黄麻和 PLA 纤维的生物降解性能。将纤维暴露在农田土壤中 11 天。通过比较质量损失、机械性能（细度和韧性）和 SEM 显微镜的形态分析来确定生物降解的效率。为了更好地了解生物降解，还确定了土壤中的真菌和细菌总数。关键词：生物降解性、天然纤维、特性、土壤埋藏试验。
s gage selvants
•为研究项目做出贡献，重点是增强使用人类AI团队的扩展现实中的远程合作，包括虚拟和增强现实平台，以改善团队动态，协作和沟通。•使用开源LLM开发并集成了实时促进器数字代理，并将Unity纳入视频会议会议。该代理人旨在通过基于参与者的认知和情感状态动态调整其行为来增强决策。
博士Sri-Rajasekhar（Raj）Kothapalli
Sri-Rajasekhar博士（Raj）Kothapalli副教授，宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系摘要高级高级多模式成像技术，为研究临床前模型中的复杂疾病机制提供了一种有力的方法，并在临床模型中显着增强了诊断和治疗诊断和治疗方法。虽然传统的多模式成像模式，例如磁共振成像，正电子发射断层扫描和X射线计算机断层扫描术使它们具有很大的临床相关性，但它们的庞大性质和高成本使它们在护理点应用中变得不切实际。此外，这些方式通常缺乏必要的时空分辨率，无法有效捕获生物中的动态事件。为了解决这些局限性，我们开发了新型的多模式光学，超声和光声成像系统，并将它们与基于模型的机器学习工具集成在一起，以提供互补的对比度，可扩展的分辨率和增强的图像质量。在本次演讲中，我将介绍涵盖癌症，神经系统和血管疾病的临床前和临床应用的多模式成像结果。这包括（i）使用经直肠内窥镜的（i）人类前列腺癌分子成像； （ii）开发用于诊断资源不良环境中周围动脉疾病的便携式系统； （iii）研究临床前啮齿动物模型中的脑癌机制； （iv）使用多模式显微镜研究超声神经调节的机制。他获得了博士学位。在Lihong Wang博士的指导下，2009年在圣路易斯华盛顿大学获得生物医学工程学博士学位。在多模式学习和仪器界面上的这些生物医学创新使我们能够开创精确成像的新时代，以改善疾病的理解和患者护理。传记：Raj Kothapalli博士是宾夕法尼亚州立大学生物医学工程系和宾夕法尼亚州立癌症研究所的副教授。从2009年到2013年，他接受了斯坦福大学分子成像计划中Sam Gambhir博士的博士后培训。Kothapalli博士于2014年至2016年在斯坦福大学放射学系教练，在此期间他进行了首个人类光声前列腺成像研究。自2017年以来，他领导了宾夕法尼亚州立大学的生物光谱和超声成像实验室，该实验室的重点是开发新型的多模式成像策略，结合了光学，超声和光声技术。Kothapalli博士获得了彼得·迈克尔基金会（Sir Peter Michael Foundation）（2009年至2012年），2014年的K99-R00 NIH途径授予独立奖和2023年的NSF职业奖的Hamalainen Peter Michael Postdoctoral奖学金。
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